Supabase MCP 기반 AI 연동 방법

 

현대적인 소프트웨어 개발에서 인공지능의 역할이 점점 중요해지고 있습니다. 특히 데이터베이스 작업과 백엔드 개발에서 AI의 도움을 받을 수 있다면 개발 생산성이 크게 향상될 것입니다. 전통적인 SQL 쿼리 작성과 데이터베이스 스키마 설계 작업이 AI의 자연어 인터페이스로 대체되는 시대가 도래했습니다. 이러한 변화의 중심에 Model Context Protocol(MCP)이 있습니다.

Supabase는 Firebase의 강력한 대안으로 자리 잡으며, 이제 MCP를 통해 AI 도구와의 원활한 연동을 지원합니다. 이 글에서는 Supabase MCP의 개념부터 실제 설정 방법까지 자세히 살펴보겠습니다. MCP를 통해 AI가 Supabase 데이터베이스와 직접 상호작용할 수 있게 되어, 복잡한 SQL 문법을 몰라도 자연어로 데이터베이스를 관리하고 쿼리할 수 있습니다.

MCP의 등장은 개발 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 기존에는 개발자들이 SQL, 데이터베이스 설계, API 개발 등 다양한 기술을 익혀야 했지만, 이제 AI가 이러한 작업의 상당 부분을 대신 수행할 수 있습니다. 이는 특히 스타트업이나 소규모 팀, 또는 비전문 개발자들에게 큰 도움이 됩니다. Supabase MCP는 이러한 가능성을 현실로 만들어주는 핵심 기술입니다. 앞으로 더 많은 개발자들이 AI와 함께하는 새로운 개발 패러다임을 경험하게 될 것입니다.

MCP로 이해하는 Supabase 연결 구조

Model Context Protocol은 AI 모델과 외부 도구 및 서비스 간의 표준화된 통신 프로토콜입니다. MCP를 통해 AI는 데이터베이스, 파일 시스템, API 등 다양한 리소스에 안전하게 접근할 수 있습니다. Supabase MCP는 이러한 프로토콜을 구현하여 AI가 Supabase 프로젝트와 직접 상호작용할 수 있게 해줍니다.

MCP의 핵심은 클라이언트와 서버 간의 명확한 역할 분담입니다. AI 도구(예: Cursor, Claude Code)가 클라이언트 역할을 하고, Supabase가 서버 역할을 합니다. 이 구조는 표준화된 인터페이스로 여러 도구에서 동일하게 사용할 수 있고, OAuth 2.0 기반 인증과 사용자 승인 흐름을 통해 보안을 강화하며, MCP를 지원하는 새로운 도구가 등장해도 확장하기 쉽다는 장점을 제공합니다.

Supabase MCP 서버는 다양한 도구를 제공합니다. 데이터베이스 스키마 조회, SQL 쿼리 실행, 테이블 생성 및 수정, 설정 관리 등이 가능합니다. 특히 SQL 쿼리를 자연어로 작성할 수 있어 개발자들이 SQL 문법을 완벽하게 알지 못해도 데이터베이스 작업을 수행할 수 있습니다.

MCP의 작동 방식은 다음과 같습니다. 사용자가 AI에게 “사용자 테이블에서 최근 가입한 사용자 5명을 조회해줘”라고 요청하면, AI는 이를 MCP 프로토콜을 통해 Supabase 서버로 전송합니다. 서버는 적절한 SQL 쿼리를 생성하고 실행한 후 결과를 AI에게 반환합니다. AI는 이 결과를 사용자에게 자연어로 설명합니다.

이러한 구조는 개발 과정에서 큰 변화를 가져옵니다. 예를 들어, 데이터베이스 스키마를 변경해야 할 때 AI에게 “프로필 테이블에 전화번호 필드를 추가해줘”라고 말하면 AI가 자동으로 ALTER TABLE 쿼리를 생성하고 실행합니다. 이는 특히 프로토타이핑이나 초기 개발 단계에서 매우 유용합니다.

MCP를 위한 Cursor IDE 설정 

Cursor는 MCP를 잘 지원하는 AI 코드 편집기 중 하나입니다. Cursor에서 Supabase MCP를 설정하는 과정은 다음과 같습니다. 먼저 Supabase 대시보드에서 MCP 연결을 설정해야 합니다. 프로젝트 대시보드의 사이드바에서 “Connect” 버튼을 클릭하면 연결 옵션들이 표시됩니다. 여기서 MCP 탭을 선택하면 다양한 설정 옵션이 나타납니다.

MCP 설정에서 가장 중요한 것은 기능 그룹 선택입니다. Supabase MCP는 데이터베이스 관리, 스키마 관리, 설정 관리, 보안 그룹과 같은 기능 그룹을 제공합니다. 보안을 위해 필요한 최소한의 기능만 선택하는 것이 좋습니다. 예를 들어 개발 단계에서는 데이터베이스 관리와 스키마 관리 기능만 활성화하고, 프로덕션 환경에서는 읽기 전용 기능만 허용하는 방식으로 운영할 수 있습니다.

기능 그룹을 선택한 후에는 개인 액세스 토큰(PAT)을 생성해야 합니다. PAT는 Supabase 계정과 MCP 서버 간의 인증에 사용됩니다. 대시보드의 계정 설정에서 PAT를 생성할 수 있으며, 토큰의 유효 기간과 권한 범위를 설정할 수 있습니다.

이제 Cursor에서 MCP 서버를 추가해보겠습니다. Cursor 설정 메뉴에서 MCP 섹션을 찾고 “새 MCP 서버 추가” 버튼을 클릭합니다. 서버 유형은 HTTP를 선택합니다. 서버 URL은 Supabase에서 제공하는 MCP 엔드포인트인 https://mcp.supabase.com/mcp를 입력합니다. 로컬 개발 환경에서는 http://localhost:54321/mcp를 사용할 수 있습니다.

인증 설정에서 앞서 생성한 PAT를 입력합니다. 프로젝트 범위 모드를 선택하여 특정 프로젝트에만 접근하도록 제한할 수 있습니다. 프로젝트 ID는 Supabase 대시보드의 프로젝트 설정에서 확인할 수 있습니다. 설정을 완료한 후 Cursor를 재시작하면 MCP 서버가 활성화됩니다.

설정이 올바른지 확인하기 위해 간단한 테스트를 수행할 수 있습니다. AI에게 “현재 연결된 데이터베이스의 테이블 목록을 보여줘”라고 요청하면, MCP를 통해 Supabase에서 테이블 정보를 가져오는 흐름이 정상적으로 동작해야 합니다.

MCP 설정 시 주의해야 할 점들도 있습니다. PAT는 외부에 노출되지 않도록 안전하게 관리해야 하며, 기능 그룹은 실제 필요한 범위만 선택하여 최소 권한 원칙을 지켜야 합니다. 로컬 개발 환경에서는 Supabase CLI를 통해 로컬 MCP 서버를 실행할 수 있습니다.

MCP 기반 AI 개발 흐름 정리

Supabase MCP를 설정한 후에는 AI와 함께하는 개발 방식이 크게 달라집니다. 기존의 수동 SQL 작성과 데이터베이스 관리 작업을 AI가 대신 수행할 수 있습니다. 데이터베이스 설계 단계에서 AI가 테이블과 관계를 생성하고, 데이터 조작 작업에서는 AI가 SQL 쿼리를 생성해 실행하며, 복잡한 쿼리도 자연어로 요청해 자동 생성할 수 있습니다.

또한 Row Level Security 정책 설정을 AI가 보조하고, 테스트 데이터 생성까지 자동화할 수 있습니다. MCP의 장점은 실시간 피드백에 있습니다. AI가 쿼리를 실행한 뒤 결과를 즉시 확인할 수 있어, 개발 과정에서 발생하는 오류를 빠르게 수정할 수 있습니다. 이전 작업의 맥락을 바탕으로 연속적인 작업이 자연스럽게 이어진다는 점도 강점입니다.

다만 MCP 사용 시 보안에 유의해야 합니다. AI가 실행하는 모든 데이터베이스 작업을 사람이 검토하는 습관이 필요합니다. 특히 프로덕션 데이터베이스에서는 읽기 전용 모드로 제한하는 것을 권장합니다. 적절한 권한 설계와 운영 정책을 갖추면 MCP는 개발 워크플로우를 크게 단순화할 수 있습니다.

결론적으로 Supabase MCP는 AI와 데이터베이스의 통합을 실용적인 수준으로 끌어올리는 기술입니다. 올바르게 설정하고 안전하게 운영한다면, 데이터베이스 작업의 부담이 줄어들고 개발 생산성은 눈에 띄게 향상됩니다.